XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System图灵机
计算理论 - （图灵机）
概念tape tape模拟无限的纸张以进行计算。胶带头读/写在磁带单元格上。向左/向右移动。状态模拟人类思想的状态。最初在磁带上输入有限的符号。在磁带上最终输出有限的符号数。基于规则和输入符号的计算状态过渡。
图灵机无法模拟人类思维
图灵机能模拟人类思维吗？如果假设丘奇-图灵论题是正确的，那么图灵机应该能够模拟人类思维。在本文中，我将通过提供强有力的数学论据来反驳丘奇-图灵论题，以此来挑战这一假设。首先，我将说明，有些决策问题对于人类来说是可计算的，但对于图灵机来说却是无法计算的。接下来，我将通过一个思想实验来说明，配备图灵机作为控制单元的人形机器人无法执行所有人类可完成的物理任务。最后，我将说明，涉及顺序量子波函数坍缩的量子力学计算设备可以计算图灵机无法计算的序列。这些结果推翻了丘奇-图灵论题，并得出了图灵机无法模拟人类思维的结论。结合这些结果，我认为，人类大脑中的量子效应是人类思维计算能力的基础。
从模拟到数字计算：智人的大脑是否正在成为图灵机？
现代计算的抽象基础是有限状态机（通用图灵机）的正式描述，它基于整数和逻辑符号的操纵。在这篇关于计算机-大脑类比的论述中，我们讨论了哺乳动物大脑执行的模拟计算与通用图灵机的数字计算的相似程度和不同程度。我们从普通现实开始，即连续世界和不连续世界之间的永久对话。计算也是如此，它可以是模拟的，也可以是数字的，而且经常是混合的。计算机背后的理论本质上是数字的，但可以通过模拟设备对现象进行有效的模拟；事实上，任何物理计算都需要在物理世界中实现，因此在某种程度上是模拟的，尽管它基于抽象的逻辑和算术。哺乳动物的大脑由神经网络组成，起到模拟设备的作用，并产生了以数字算法实现但功能与模拟模型相同的人工神经网络。模拟结构通过实现各种反馈和前馈回路来进行计算。相比之下，数字算法允许实施递归过程，从而使其能够产生无与伦比的新兴特性。我们简要说明了神经元的皮层组织如何整合信号并进行类比预测。虽然我们得出结论，大脑不是数字计算机，但我们推测最近在大脑中实现的人类书写可能是一种数字路径，可以慢慢将大脑进化为真正的（慢速）图灵机。
计算机科学与工程硕士
计算机科学与工程硕士课程大纲 第一学期 类别 - 部门 / 专业 篮子论文 - I PG / CSE / T / 111A 计算理论优化和决策问题、归约、图灵机作为接收器和枚举器 - 图灵机构造技术 - 控制中的并行轨道和存储、子程序图灵机、Church-Turing 论文、图灵机变体 - 多带、非确定性 - 它们与其他模型的等价性。递归可枚举和递归集的属性。无限制语法和图灵机之间的关系。线性有界自动机 - 与上下文敏感语言的关系图灵机的枚举、不可判定问题的存在、涉及图灵机和 CFG 的不可判定问题。通用图灵机作为通用计算机的模型，后对应问题 - 应用，图灵机的有效和无效计算。图灵机的时间和空间复杂性，NP 完整性。参考文献：
基于经典描述的模糊 Kolmogorov 复杂度
柯尔莫哥洛夫-所罗门诺夫-柴廷（Kolmogorov，简称 Kolmogorov）复杂度由 Solomonoff [ 1 ] 和 Kolmogorov [ 2 ] 独立提出，后来柴廷 [ 3 ] 也提出了这一复杂度。该复杂度基于可以模拟任何其他图灵机的通用图灵机的发现 [ 4 , 5 ]。单个有限字符串的柯尔莫哥洛夫复杂度是能够正确生成该字符串作为输出的通用图灵机的最短程序的长度，也是对字符串所含信息量的度量。已经证明，虽然存在多种图灵机，但最短程序的长度是不变的，在底层图灵机的选择下，其差异最多为一个加法常数 [ 6 ]。柯尔莫哥洛夫复杂度理论广泛应用于问答系统 [ 7 ]、组合学 [ 8 ]、学习理论 [ 9 ]、生物信息学 [ 10 ] 和密码学 [ 11 , 12 ] 等领域。1985 年，Deutsch [ 13 ] 引入量子图灵机作为量子计算机的理论模型。量子图灵机扩展了经典图灵机模型，因为它们允许在其计算路径上发生量子干涉。Bernstein 和 Vazirani [ 14 ] 表明量子图灵机在近似意义上具有通用性。最近，一些研究者提出了一些柯尔莫哥洛夫复杂度的量子版本。Vitányi [ 15 ] 提出了量子柯尔莫哥洛夫复杂度的定义，它度量近似量子态所需的经典信息量。Berthiaume 等人 [ 16 ] 提出了一种基于柯尔莫哥洛夫复杂度的量子柯尔莫哥洛夫复杂度定义。 [16] 提出了一种新的量子比特串量子柯尔莫哥洛夫复杂度定义，即通用量子计算机输出所需字符串的最短量子输入的长度。Zadeh [17] 提出了模糊计算的第一个公式，他基于图灵机和马尔可夫算法的模糊化，定义了模糊算法的概念。随后，Lee 和 Zadeh [18] 定义了模糊语言的概念。Santos [19] 证明了模糊算法和模糊图灵机之间的等价性。接下来，Wiedermann [20] 考虑了模糊计算的可计算性和复杂性。利用 Wiedermann 的工作，Bedregal 和 Figueira [21] 证明了不存在可以模拟所有模糊图灵机的通用模糊图灵机。随后，李[22,23]研究了模糊图灵机的一些变体。他证明了
讲座11：图灵完整性
回想一下，通过教会的论文，如果c满足了坦率的标准，我们会得到自由的反向含义，那就是l（c）⊆l（tm）。我们所需要的一切才能证明计算机在电源上等效于图灵机，才能在其上模拟图灵机，并检查它是否满足可达性标准。几乎每个设备都会满足不可行的标准，除了不这样做的设备，例如第一个问题集中的DIA。作为第一个示例，请考虑Python编程语言。编程语言只是将我们从硬件中抽象出来的注释。编写代码时，您将理想的语言作为心理模型，而不是计算机指令。python是图灵完整的。为什么？因为您可以在Python中编写Turing Machine模拟器。从此我们立即看到L（TM）⊆L（PY）。尽管一个相对直截了当的论点，但我们已经可以发表一些深入的评论。首先，请注意我们如何练习教堂的论文。我们不必证明l（py）⊆l（tm）。图灵机对Python程序进行仿真会令人讨厌。由于我们知道我们可以模拟大脑中的Python程序，因此我们可以理解它们，因此我们可以使用教会的论文来免费获得此遏制。接下来，请注意该论点的哪一部分是特定于Python的。实际上都不是，因此所有合理的认真语言也是图灵完整的。您是否曾经注意到所有认真的编程语言在可能性方面具有相同的能力？在效率或可用性方面可能更快，但绝不可能。所有严肃的语言都是等效的，因为它们都是图灵完整的。没有一个人优于其他人的事实，源于教会的论文。确实存在针对极为人为的用例的非整洁编程语言。回想一下我们上次给出的图灵机的四个概括。带有住宿的图灵机，带有双向胶带的图灵机，多磁带图灵机和非确定的图灵机。我们可以将其应用于前四个
量子机器学习的发展
考古证据表明人类已经学会了计数大约 50,000 年（Eves ( 1983 )）。自公元前 300 年使用算盘等早期计数工具以来，计算机经历了漫长的道路，然而，重大突破发生在 20 世纪 50 年代，半导体工业的发展导致了晶体管的发明 Shockley 等人（ 1956 ）。这彻底改变了计算行业，并成为标准计算机和其他数字设备的基石，人类最终进入了数字时代。然而，晶体管行业很快就意识到一个基本问题，即密集集成电路（IC）中的晶体管数量可以增加多少，这个问题首次由戈登·摩尔（Gordon Moore） ( 1964 ) 提出。虽然现代计算机依赖于冯·诺依曼体系结构的原理，具有独特的内存和利用输入和输出的中央处理器 (CPU)（冯·诺依曼 (1993)），但计算过程的一些关键特征可以用图灵机 Turing (1969) 来描述。图灵机是一种抽象机器，由一条无限长的磁带组成，磁带一开始是空白的。在任何时间步骤，机器的头部都可以在每个方格处移动，读取其符号，编辑现有符号，并根据当前状态停止或移动到下一个方格。尽管图灵机很简单，但它是一种通用计算机，可以模拟任何给定的算法，无论它有多复杂。此外，图灵机还通过扩展的丘奇-图灵论题捕捉了计算复杂性的概念，即任何合理的计算模型都可以用图灵机在多项式时间内模拟（如下所述，这一论题被认为会被量子计算机驳斥）。然而，如果机器在物理上实现，其速度对于现实世界的问题来说太慢了。这些限制在运行时间方面达到图灵机的上限能力，以及增加集成电路单元中晶体管数量的问题，使得寻找新颖而有效的计算范式成为必然。
人工智能教科书
1.1.日常生活中的人工智能例证 1 1.2.未来人工智能 8 2.1。工业革命 4.0 12 2.2.电话银行 14 2.3.工业革命的时代发展 15 3.1.图灵机 19 3.2.图灵机演示 21 3.3.图灵机 22 3.4。图灵机可视化 23 3.5.图灵机转换图 26 4.1.机器学习 29 4.2.黑箱数据处理 32 4.3. Alpha Go 33 4.4。机器学习 34 5.1.深度神经网络 36 5.2.神经元如何工作 37 5.3.神经元数学方程 37 5.4.线性激活函数 38 5.5. Sigmoid 和 Tanh（非线性） 39 5.6。整流线性 39 5.7。具有隐藏层的神经网络架构 40 5.8.具有 2 个隐藏层的神经网络架构 40 6.1。 Matlab 45 7.1。模糊推理系统 52 7.2。清晰集图 54 7.3.模糊集图 55 7.4。脆皮逻辑 56 7.5。模糊逻辑 56 7.5。脆皮逻辑 56 7.6。酥脆套餐 58 7.7.模糊集 59 7.8。三角隶属函数 59 7.9.梯形隶属度 60 7.10 与集合隶属度相关的模糊值。 61 7.11。 1 型模糊逻辑系统结构 63